EM算法和高斯混合模型GMM介紹
EM算法 EM算法主要用於求概率密度函數參數的最大似然估計，將問題$\arg \max _{\theta_{1}} \sum_{i=1}^{n} \ln p\left(x_{i} | \theta_{1}\right)$轉換為更加易於計算的$\sum_{i=1}^{n} \ln p\left ...
原文：算法模型定義介紹
.馬爾科夫模型 . 馬爾科夫過程 馬爾可夫過程 Markov process 是一類隨機過程。它的原始模型馬爾可夫鏈。已知目前狀態 現在 的條件下，它未來的演變 將來 不依賴於它以往的演變 過去 。 一個馬爾科夫過程就是指過程中的每個狀態的轉移只依賴於之前的n個狀態，這個過程被稱為 個n階的模型，其中n是影響轉移狀態的數目。最簡單的馬爾科夫過程就是一階過程，每一個狀態的轉移只依賴於其之前的那一個 ...
2019-09-12 14:51 0 336 推薦指數：
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